日常实习-快手推荐算法二面40min
1.项目介绍
2.wide&deep 的wide侧和deep侧各自作用
3.一般wide侧和deep侧用哪些模型
4.DIN的机制
5.DIN的attention和transformer一样吗,怎么计算的
6.项目数据量多少,各个目标分别正样本有多少
7.数据处理部分详细讲
8.用户历史行为序列如何构建
9.模型在遇到正负样本悬殊的时候会遇到什么样的问题,怎么解决
手撕:
1.快排,讲解时间复杂度,什么时候最差
2.两种方法做 最长有效括号(dp,栈)
2.wide&deep 的wide侧和deep侧各自作用
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5.DIN的attention和transformer一样吗,怎么计算的
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7.数据处理部分详细讲
8.用户历史行为序列如何构建
9.模型在遇到正负样本悬殊的时候会遇到什么样的问题,怎么解决
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